ChaoZhang
Tổng quan
Chiến lược này là một hệ thống giao dịch tự điều chỉnh dựa trên chỉ số RSI (chỉ số tương đối mạnh) kép. Nó kết hợp các chỉ số RSI trong các chu kỳ thời gian khác nhau để xác định xu hướng thị trường và cơ hội giao dịch và tối ưu hóa hiệu suất giao dịch thông qua cơ chế quản lý tài chính và kiểm soát rủi ro.
Nguyên tắc chiến lược
Chiến lược sử dụng chỉ số RSI 7 chu kỳ làm tín hiệu giao dịch chính, kết hợp với RSI đường hằng ngày làm bộ lọc xu hướng. Khi RSI chu kỳ ngắn phá vỡ dưới 40 và RSI đường hằng ngày lớn hơn 55, hệ thống sẽ phát ra nhiều tín hiệu. Nếu giá giảm xuống dưới giá lập vị trí đầu tiên trong thời gian giữ vị trí, hệ thống sẽ tự động tăng vị trí để giảm chi phí trung bình.
Lợi thế chiến lược
- Sự kết hợp của RSI đa chu kỳ giúp tín hiệu được tăng cường
- Có cơ chế tích trữ thích ứng, có thể giảm chi phí lưu trữ hiệu quả
- Hệ thống quản lý tài chính tốt, tự động điều chỉnh vị trí theo sở thích rủi ro
- Bảo vệ dừng lỗ cố định, kiểm soát rủi ro chặt chẽ cho mỗi giao dịch
- Ghi chú chi phí giao dịch, phù hợp hơn với môi trường giao dịch thực tế
Rủi ro chiến lược
- Chỉ số RSI có thể tạo ra tín hiệu giả trong thị trường biến động mạnh
- Cơ chế gia tăng có thể dẫn đến tổn thất lớn trong tình trạng suy giảm liên tục
- Lãi suất dừng cố định có thể quá bảo thủ trong thời gian biến động cao
- Chi phí giao dịch có thể ảnh hưởng đáng kể đến thu nhập khi giao dịch thường xuyên
- Cần thực hiện chiến lược hỗ trợ thanh khoản đầy đủ
Hướng tối ưu hóa chiến lược
- Giới thiệu chỉ số tỷ lệ dao động (như ATR) để động điều chỉnh vị trí dừng lỗ
- Tăng bộ lọc cường độ xu hướng để giảm tín hiệu giả trong thị trường rung động
- Tối ưu hóa logic gia tăng, điều chỉnh động theo biến động của thị trường
- Thêm tín hiệu xác nhận RSI cho nhiều chu kỳ thời gian
- Phát triển hệ thống quản lý vị trí thích ứng
Tóm tắt
Đây là một hệ thống giao dịch hoàn chỉnh kết hợp phân tích kỹ thuật và quản lý rủi ro. Nó cung cấp tín hiệu giao dịch thông qua sự phối hợp của RSI đa chu kỳ và kiểm soát rủi ro thông qua quản lý vốn và cơ chế dừng lỗ. Chiến lược này phù hợp để hoạt động trong thị trường có xu hướng rõ ràng, nhưng cần tối ưu hóa tham số dựa trên tình hình thị trường thực tế.
/*backtest
start: 2024-11-12 00:00:00
end: 2024-12-11 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Dual RSI with Rebuy Logic + Capital, Commission, and Stop Loss", overlay=true)
// Parameter
rsi_length = input.int(7, title="RSI Length")
daily_rsi_length = input.int(7, title="Daily RSI Length")
capital = input.float(10000, title="Initial Capital", minval=0) // Kapital
risk_per_trade = input.float(0.01, title="Risk per Trade (%)", minval=0.01, maxval=1.0) // Risikogröße in Prozent
commission = input.float(0.1, title="Commission (%)", minval=0, maxval=100) // Kommission in Prozent
stop_loss_pct = input.float(5, title="Stop Loss (%)", minval=0.1, maxval=100) // Stop-Loss in Prozent
// Ordergröße berechnen
risk_amount = capital * risk_per_trade
order_size = risk_amount / close // Größe der Order basierend auf Risikogröße und Preis
// Daily RSI
day_rsi = request.security(syminfo.tickerid, "D", ta.rsi(close, daily_rsi_length), lookahead=barmerge.lookahead_on)
// RSI auf aktuellem Timeframe
rsi = ta.rsi(close, rsi_length)
// Kauf- und Verkaufsbedingungen
buy_condition = rsi[1] < 40 and rsi > rsi[1] and day_rsi > 55
sell_condition = rsi[1] > 60 and rsi < rsi[1]
// Variablen, um den Preis des ersten Kaufs zu speichern
var float first_buy_price = na
var bool is_position_open = false
// Kauf-Logik
if buy_condition
if not is_position_open
// Initiales Kaufsignal
strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=1)
first_buy_price := close
is_position_open := true
else if close < first_buy_price
// Rebuy-Signal, nur wenn Preis niedriger als erster Kaufpreis
strategy.entry("Rebuy", strategy.long, qty=1)
// Verkaufs-Logik
if sell_condition and is_position_open
strategy.close("Buy")
strategy.close("Rebuy")
first_buy_price := na // Zurücksetzen des Kaufpreises
is_position_open := false
// Stop-Loss-Bedingung
if is_position_open
// Stop-Loss-Preis berechnen (5% unter dem Einstiegspreis)
stop_loss_price = first_buy_price * (1 - stop_loss_pct / 100)
// Stop-Loss für "Buy" und "Rebuy" festlegen
strategy.exit("Stop Loss Buy", from_entry="Buy", stop=stop_loss_price)
strategy.exit("Stop Loss Rebuy", from_entry="Rebuy", stop=stop_loss_price)
// Performance-Metriken berechnen (mit Kommission)
gross_profit = strategy.netprofit / capital * 100
commission_cost = commission / 100 * strategy.closedtrades
net_profit = gross_profit - commission_cost
// Debug-Plots
plot(first_buy_price, title="First Buy Price", color=color.blue, linewidth=1)
plotchar(buy_condition, title="Buy Condition", char='B', location=location.abovebar, color=color.green)
plotchar(sell_condition, title="Sell Condition", char='S', location=location.belowbar, color=color.red)
// Debugging für Performance